V
主页
深度学习 | 模块改进教程 | 增加创新性和工作量必看 | 计算机视觉任务通用
发布人
最后,做个总结:大家可以通过在注意力前添加多尺度卷积操作来增加工作量,而其中的多尺度卷积代码修改,可以通过多读论文的方式来积累知识,慢慢的就会有了自己的idea去修改其中的代码,从而变成自己的东西。关于注意力模块,大家也可以像视频演示的那样,尝试注意力并行或串行等操作,可以拼接很多其他的注意力,大家可以多去尝试,多利用concat、元素相加、元素相乘等操作,也可以考虑加入特征融合模块,站在巨人的肩膀上,尝试着对代码进行一些小改进。如果您觉得视频对您有帮助的话请给视频点个赞,感谢您的支持!
打开封面
下载高清视频
观看高清视频
视频下载器
SPConv:无缝替换现有网络中的常规卷积,即插即用
以U-Net为例,缝合模块教程,深度学习通用,看完不会直接来扇UP,报销路费
深度学习|ECCV 2024 | 即插即用小波变换卷积|计算机视觉任务通用
深度学习 | 极限涨点下采样模块 | HWD小波下采样模块,所有任务必需的即插即用下采样模块,超越一切下采样!!!极限涨点模块
深度学习 | 通用涨点注意力模块 | ICML 2024顶会 | SLA简化线性注意力即插即用模块,适用于图像分类,目标检测等所有CV任务和NLP任务通用模块
深度学习 | 时间序列预测任务 | AAAI 2024顶会 | ScaleGraphBlock用于时间序列预测任务,也适用于NLP方向的即插即用模块
Transformer模块缝合教程重置版,替换自注意力和FFN层【深度学习】
【初学者必看】深度学习修改骨干网络教程 | 以ResNet为例
发明Netron的人真是个天才,能把复杂难懂的代码以图形化的方式展示!
深度学习 | MSAF多尺度注意力特征融合模块 | YOLO可替换连接层 | 提供了2D和3D版本,适用于语义分割,实例分割,目标检测,暗光增强,图像增强等任务
DFF:可以缝合在transformer中的动态特征融合模块,来自于2024年3月份的文章,适用于2D和3D分割任务
深度学习创新教程|全程干货不讲废话|看完直接举一反三 | 以 Swin Transformer为例
CSA:可以应用在U型网络中的多尺度注意力模块
【即插即用】时间序列+注意力模块的创新,让预测误差狂降36%,模型性能和准确性飙升!
深度学习 | 线性可变形卷积LDConv | 视觉任务通用 | Image and Vision Computing
深度学习可用于时间序列预测任务的可变形注意力模块Deformable Attention
深度学习 | (arXiv 2024.07)即插即用注意力SCSA
什么样的人适合搞科研?
对于卷积神经网络,硕士博士不需要弄明白原理只需要应用,是这样吗?
比啃书效果好多了!【计算机视觉完整版】不愧是上海交通大学博士!3小时让我搞定了计算机视觉!学不会来打我!人工智能/机器视觉/计算机视觉/深度学习
结合了多尺度大核注意力和门空间注意力单元的注意力模块,适用于图像超分领域
注意力机制魔改新思路: 窗口注意力速度提升210倍,刷新SOTA!10种创新思路
MDCR:多膨胀率通道卷积模块,即插即用,适用于目标检测等计算机视觉任务
GhostModuleV1&V2:可以代替原有的卷积操作,即插即用
深度学习模块缝合思路 | 别再盲目缝合模块了!
FeatUp(ICLR2024):适用于任何方向的模型无关模块,附缝合教程
即插即用特征提取注意力模块HWAB,可用于低光图像增强任务【深度学习】
以transformer为例的缝合模块教程,内含详细操作以及维度转换,看完就学会
深度学习 |轻量高效卷积模块| CVPR 2023顶会 | PConv部分卷积模块,可替换普通卷积,适合追求轻量高效模型任务必备卷积模块,CV任务通用卷积模块
频率感知跨模态注意力和加权跨模态特征融合,适用于RGBD显著性目标检测任务
什么是卷积?强推!这绝对是全网最通俗易懂的【卷积神经网络教程】!草履虫听了都点头!人工智能、深度学习、机器学习
深度学习 | ICCV 2023 | 轻量高效编码器 | 视觉任务通用 | 即插即用
深度学习模块缝合教程,将模块原有的注意力替换成别的模块的注意力
【ECCV 2024】深度学习图像超分领域的轻量级即插即用模块FMB
(TGRS 2024)深度学习多尺度差异融合模块MDFM,遥感变化检测
CondConv:经典动态卷积,适用于几乎所有计算机视觉图像任务
基于YOLO的A+B+C式论文还能发论文吗,可以发什么水平的论文?进来获得自信心!【深度学习】
多尺度图卷积模块,点云领域【深度学习即插即用模块】ECCV 2022
一个视频带你完全掌握深度学习模块缝合全部基础操作,以UNet为例
DO-Conv:深度超参数化卷积层,适用于计算机视觉图像处理任务,可以替代传统卷积